9 月 4 日消息，谷歌自研 AI 芯片 TPU 张量处理器已有多年历史、历经数次迭代，其不仅支持谷歌自身 AI 业务，还以 Google Cloud 上的云端算力形式提供给 OpenAI 等合作方。

谷歌的 TPU 芯片迄今为止仍然完全在自家数据中心托管，未部署到外部物理环境中。不过根据外媒 The Infomation 的报道，这一局面即将被打破。

▲ 谷歌 TPU v7p "Irodwood"

最新报道指出，谷歌近期正与主要对外租赁英伟达 AI GPU 的小型云服务供应商展开谈判，希望这些企业在数据中心也托管部署谷歌的 TPU 芯片。谷歌已与至少一家合作方（Fluidstack）就此达成协议。

对于谷歌而言，这可能意味着其 AI 战略的一次重大转型：谷歌准备以第一大 AI ASIC 企业的地位挑战英伟达 GPU 在 AI 芯片领域的霸权，而外部部署 TPU 也能让谷歌 Tensor 算力摆脱有限的自建数据中心能力的束缚。

英伟达眼皮底下展业？

作为全球云计算三巨头，谷歌是英伟达顶级算力芯片的最大买家之一，然后通过谷歌云租给OpenAI、Meta等客户。但周三的最新消息显示，公司推广自研AI芯片的雄心丝毫未减。

据悉，谷歌近来接触了一批主要购买英伟达芯片的小型云服务供应商，商谈在他们的数据中心里同时部署谷歌芯片。

（谷歌的张量处理单元已经迭代至第七代）

知情人士称，谷歌已经有所进展——与总部位于伦敦的Fluidstack达成协议，在其纽约的一处数据中心托管谷歌TPU。谷歌也曾试接触过其他云服务商，包括有“英伟达亲儿子”之称的CoreWeave。

谷歌的谈判显示它正试图接近那些“背靠英伟达扶持”的新兴云服务供应商。与谷歌、亚马逊这样的大型云服务公司不同，这些新兴企业几乎只使用英伟达的芯片，而且更愿意采购多种英伟达产品。英伟达已向其中的许多公司注资，并优先供应眼下最抢手的芯片。

同时由于主流AI开发者仍对英伟达的生态存在依赖，云服务商这么做在商业上也行得通。

商业的事情自然也能用“钞能力”摆平。据悉，谷歌谈妥Fluidstack的方式很简单粗暴——如果Fluidstack无法承担建造纽约数据中心的费用，谷歌同意作为“后备担保”来介入，并提供最高32亿美元的资金支持。

目前尚不清楚为何谷歌积极向外部数据中心推销自研芯片的原因。有推测称，谷歌可能无法迅速建造数据中心安置这些芯片，也有可能寄希望于外部云服务商为其TPU算力寻找新的客户。在后一种情况下，谷歌将直接与英伟达展开竞争。